電子信息板塊上市公司的財務(wù)危機預(yù)警

摘要：本文將基于馬氏距離的費歇判別方法應(yīng)用到財務(wù)危機預(yù)警中來，針對證券市場電子信息板塊上市公司，建立基于臨界值的財務(wù)危機判別模型和基于馬氏距離的財務(wù)危機判別模型。經(jīng)檢驗，兩模型均具有提前四年的預(yù)警能力，且后者效果上總體優(yōu)于前者。

關(guān)鍵詞：電子信息；財務(wù)危機預(yù)警；馬氏距離；費歇判別

一、引言

（一）電子信息產(chǎn)業(yè)概論

電子信息產(chǎn)業(yè)是二十世紀后半期全球發(fā)展最快的產(chǎn)業(yè)之一，作為當代高科技產(chǎn)業(yè)的代表，電子信息產(chǎn)業(yè)對現(xiàn)代經(jīng)濟增長的貢獻十分顯著，也是我國重要支柱產(chǎn)業(yè)。國內(nèi)學者十分關(guān)注電子信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，站在不同角度對其展開研究，例如：中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀、問題與對策，論全球價值鏈下的電子信息產(chǎn)業(yè)集群升級等。

（二）上市公司財務(wù)危機預(yù)警

財務(wù)危機是企業(yè)財務(wù)活動面臨或處于失控或遭受嚴重挫折的危險與緊急狀態(tài)。它是企業(yè)盈利能力和償付能力實質(zhì)性地削弱、企業(yè)趨于破產(chǎn)等各種困境的總稱。在本文中，被施行“特別處理”（即被列入ST和*ST行列）的上市公司即被認定為陷入財務(wù)危機。財務(wù)危機的發(fā)生是可預(yù)測的，建立有效的財務(wù)危機預(yù)警模型，可在危機發(fā)生前給予企業(yè)及時的警告，經(jīng)營者可以采取有效措施規(guī)避風險，從而防止企業(yè)財務(wù)危機的出現(xiàn)。

對上市公司而言，財務(wù)危機預(yù)警無論對于上市公司自身還是對投資者、債權(quán)人都具有十分重要的意義：能幫助投資者做出投資決策，有利于證券監(jiān)管部門推進監(jiān)管工作，有利于上市公司防患于未然，有利于債權(quán)人等利益相關(guān)者的決策。國內(nèi)外的財務(wù)危機預(yù)警模型主要有單變量預(yù)警模型，多變量統(tǒng)計分析模型及其它財務(wù)危機預(yù)警模型，如基于混沌理論的模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型等。

（三）電子信息板塊財務(wù)危機預(yù)警

國內(nèi)大多數(shù)學者都著眼于統(tǒng)一的上市公司財務(wù)預(yù)警模型，即用統(tǒng)一的指標體系及評判標準進行財務(wù)危機預(yù)測，極少深入到某一具體行業(yè)中。目前已有學者注意到上市公司財務(wù)指標數(shù)據(jù)具有顯著的行業(yè)差異性，如陳志斌等于2006年發(fā)表的《財務(wù)預(yù)警的行業(yè)差異模型研究》。首先，不同行業(yè)間的財務(wù)數(shù)據(jù)并不具可比性，且相同變量在不同行業(yè)中包含的信息量也不同。其次，因為宏觀經(jīng)濟情況對行業(yè)內(nèi)企業(yè)的影響是同向的，這樣就可在一定程度上控制宏觀經(jīng)濟形勢對企業(yè)財務(wù)狀況的影響。另外，不同行業(yè)財務(wù)危機的影響因素也不同。因此，深入特定行業(yè)建立的財務(wù)危機預(yù)警模型將更加準確合理，也更具有靈活性及應(yīng)變能力。

滬深股市電子信息板塊是以行業(yè)為依據(jù)劃分的。本文結(jié)合電子信息行業(yè)特色，建立電子信息板塊上市公司的財務(wù)危機預(yù)警模型，為上市公司的管理者及相關(guān)利益人提供決策理論依據(jù)，以期促進電子信息行業(yè)上市公司的健康發(fā)展。

二、研究方法

本文采用多元統(tǒng)計分析中的費歇判別方法建立多變量財務(wù)危機預(yù)警的統(tǒng)計分析模型。費歇判別的基本原理是利用投影技術(shù)將所有樣本數(shù)據(jù)投影到某一方向上，使不同類型的樣本盡可能地分離，同類型樣本盡可能地集中。

在國內(nèi)的絕大多數(shù)文獻中，在采用費歇判別方法進行實證分析時都是使用基于臨界值的費歇判別，而使用基于馬氏距離的費歇判別的例子鮮有見到。在財務(wù)危機預(yù)警研究的文獻中筆者也未見使用基于馬氏距離的費歇判別方法的先例。本文試圖將基于馬氏距離的費歇判別方法引入到財務(wù)危機預(yù)警的研究中，分別利用基于臨界值的費歇判別和基于馬氏距離的費歇判別建立電子信息板塊的財務(wù)危機預(yù)警模型，并對兩模型的檢驗結(jié)果進行對比，以期為財務(wù)危機預(yù)警模型的研究提供新的思路。

（一）基于臨界值的費歇判別

設(shè)總體Gi的均值和協(xié)差陣為μ（i），V（i），在得到判別系數(shù)u后， 可得ei=uTμ（i）（i=1，…，k）。將ei按大小重排：e1*≤e2*≤…≤ek*。令μi=（ei*+e*i+1）或μi*=，i=1，…，k-1，用μi或μi*作為判別的臨界值。若樣本y滿足ei*≤uTy≤e*i+1時，當uTy≥μi或μi*時，則y屬于第i+1類；當uTy≤μi或μi*時，則y屬于第i類。

（二）基于馬氏距離的費歇判別

計算樣本y的判別函數(shù)值uTy與總體Gi的馬氏距離，即，

d2i=（uTy+uTμ（i））T（uTV（i）u）-1（uTy-uTμ（i））=（y-μ（i））Tu（uTV（i）u）-1uT（y-μ（i）），若d2i≤mind2j，1≤i，j≤k，則y屬于第i類。總體參數(shù)未知時，用樣本估計值代替，即d2i=（y-滋贊（i））Tu（uT災(zāi)贊（i）u）-1uT（y-滋贊（i）），其中滋贊（i）=y，災(zāi)贊（i）=（y-滋贊（i））（y-滋贊（i））T，i=1，…，k（y表示第i類的第個j樣本）。

三、樣本選取及指標體系的建立

（一）樣本選取

截至2007年12月31日，滬深兩市電子信息板塊共有71家上市公司，其中61家為正常上市公司，10家為被特別處理（被冠以“ST”）的上市公司。本文中將非“ST”公司視為第一類，“ST”公司為第二類。采用2007年年度財務(wù)指標數(shù)據(jù)建模，并利用2004至2008年五年的財務(wù)數(shù)據(jù)進行回代。數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）、搜狐證券頻道網(wǎng)站及大智慧軟件。數(shù)據(jù)處理過程中為保留相對充足的樣本數(shù)量，特別是“ST”樣本，對存在數(shù)據(jù)值缺失的樣本未作刪除，而是采用組內(nèi)變量的平均值代替。同時為消除量綱影響，需對原始數(shù)據(jù)作標準化處理。

（二）指標體系建立

本文選擇財務(wù)指標進行建模，考慮到各指標在目前財務(wù)危機預(yù)警研究中出現(xiàn)的頻次，以及與企業(yè)財務(wù)困境的潛在相關(guān)性，同時又考慮到指標的有效性、全面性和可操作性，選擇了反映企業(yè)盈利能力，償債能力，營運能力，現(xiàn)金流量，股東獲利能力以及發(fā)展能力六個方面共46個財務(wù)指標作為初選財務(wù)指標（篇幅所限，未列出）。為判斷指標能否有效區(qū)分正常公司和“ST”公司，首先用SPSS軟件對初選指標進行假設(shè)檢驗，過程如圖1。

于是共13個指標進入最終指標體系：資產(chǎn)報酬率（X1），固定資產(chǎn)增長率（X3），凈利潤（X12），每股未分配利潤（X21），總資產(chǎn)增長率（X24），每股收益（X26），每股凈資產(chǎn)（X27），凈資產(chǎn)收益率（X28），凈利潤增長率（X32），總資產(chǎn)凈利潤率（X37），營運資本總資產(chǎn)比（X39），主營業(yè)務(wù)收入現(xiàn)金比率（X43），每股投資活動現(xiàn)金凈流量（X44）。

四、實證研究

（一）基于臨界值的財務(wù)危機判別模型

用軟件編程算得費歇判別系數(shù)u：（0.36，0.60，-0.67，2.12，0.48，0.53，0.10，-0.89，-0.30，-0.40，-0.40，-0.16，-0.07）T

于是基于臨界值的財務(wù)危機判別模型為：

u（y）=0.36X1+0.60X3-0.67X12+2.12X21+0.48X24+0.53X26+0.10X27-0.89X28-0.30X32-0.40X37-0.40X39-0.16X43-0.07X44，

算得判別臨界值μ=-1.80，若uTy≥μ，則將y判為第一類，即非“ST”公司；若uTy≤μ，則y將判為第二類，即“ST”公司。

（二）基于馬氏距離的財務(wù)危機判別模型

用Matlab軟件編程計算y的判別函數(shù)值uTy與第i個總體Gi（i=1，2）的馬氏距離：d2i=（y-滋贊（i））Tu（uT災(zāi)贊（i）u）-1uT（y-滋贊（i）），此即為基于馬氏距離的財務(wù)危機判別模型，其中滋贊（1），滋贊（2）分別為：（0.09，0.12，-0.11，

0.27，0.16，-0.110.18，0.03，-0.03，0.05，0.11，

0.09，-0.11）T，（-0.58，-2d6f4859357d22f9df2f363dd40c32608fa61d7c85bf11acf591777216cc95110.75，0.65，-1.66，-1.00，0.67，-1.08，-0.18，0.18，-0.29，-0.66，

-0.54，0.69）T。

兩總體協(xié)差陣見表1。

當d12≤d22時，y屬于第一類，即非“ST”組；當d12≥d22時，y屬于第二類，即“ST”組。

（三）兩模型的檢驗及對比

為檢驗兩模型的有效性和準確性，將2004至2008年五年的財務(wù)數(shù)據(jù)分別回代到兩模型中進行判別，得到的判別結(jié)果與截至2009年證券市場電子信息板塊的實際情況作比較，結(jié)果見表2。

可見，兩模型五年的回代準確率均高于80%，表明兩模型在電子信息板塊上市公司財務(wù)危機預(yù)警上具有有效性，且均具備提前四年的預(yù)警能力。在2006到2008年這三年，基于馬氏距離的財務(wù)危機判別模型的預(yù)測準確率均高于85%，且準確率均高于基于臨界值的財務(wù)危機判別模型，2008年的總正確率高出4.2個百分點， 2006年的總正確率高出1.7個百分點?？梢?，基于馬氏距離的財務(wù)危機判別模型總體上優(yōu)于基于臨界值的財務(wù)危機判別模型。

我們不妨從兩模型的理論實質(zhì)來解析此結(jié)論。在建立指標體系時，無論如何篩選指標，指標間總是或多或少存在相關(guān)關(guān)系的。基于臨界值的費歇判別方法并未將指標間的相關(guān)性考慮在內(nèi)，而馬氏距離的定義式中包含了協(xié)差陣Vi，說明基于馬氏距離的費歇判別方法考慮到了指標的相關(guān)性，這樣一來后者的判別準確性高于前者也就不足為奇了。筆者曾利用這兩種方法分別計算過多個判別分析的實例，計算結(jié)果均印證了基于馬氏距離的費歇判別的準確率高于基于臨界值的費歇判別。

綜上，本文建立的基于臨界值和基于馬氏距離的財務(wù)危機判別模型都具有提前四年的預(yù)警能力?；隈R氏距離的財務(wù)危機判別模型的預(yù)警效果更加理想，此方法為財務(wù)危機預(yù)警的研究提供了新的思路。

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